一个新的开始

不积跬步,无以至千里!努力让人生更精彩!


前言

我是一名普通二本的大一通信工程的学生,高考以前的学习有些懈怠导致并没有考上理想的大学。但是努力无论是什么时候开始都不能算迟,真正失败的是那些从不开始努力为自己目标奋斗的人。我对计算机编程有着浓厚的兴趣,我认为在未来编程可以成为我的一大能力亮点。但是现在我只是一名编程小白,从今天开始我打算进入博客作者之一,在我的第一篇博客中,我想和大家分享我的编程目标、学习计划和我心仪的IT公司。给“同行”的兄弟们参考,也希望大佬们可以给予指导。

一、编程目标

作为一名刚开始学习c语言的小白,我有一个大目标就是有一份好offer。但是“罗马不是一天建成的”,学习也不是一蹴而就的,没人可以一口吃成一个大胖子一个大目标应该化成一个个小目标。我的基础目标是学习好语言基础,养成良好的代码习惯,能独立完成一些简单的任务。进一步目标是数据结构和算法,能够优化代码,设计高效的程序。最后深入学习后端开发,并且学习游戏开发的知识。

二、学习计划 

学习是多个方面长时间的过程,我打算在网上寻找一些优秀的资源,并且自己在图书馆找一些书籍资料。先把c语言基础打好,学习cpp基础,并且初步学习数据结构和算法。平时在leetcode和牛客上刷题目,在目前阶段一天5到简单编程题以巩固基础。为大二参加蓝桥杯等比赛做准备。

三、心仪的IT公司

目前而言我对IT公司并没有太多的了解。只能有一个大方向:进入中大厂,薪资能有25k*16就非常理想了。


总结

不积跬步,无以至千里!努力让人生更精彩!

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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